К содержанию
Онлайн-школа ИИ · личный наставник

Нейросети.
Сайты. 3D.
Создай своё.

От первой строки Python до своего сайта, нейросети или 3D-сцены. Выбери задачу и создай работающий проект на личных занятиях с наставником.

23 программы · 8 курсов по нейросетям · можно с нуля

1:1 с наставником4–16 недель базовый планСвой проект в портфолио
Алексей СафоновQA-инженер и AI-наставник · Об авторе школы ↗
Примеры проектов

Сайты, игры и 3D

Проекты наставника и учебные демо. Нажми, чтобы рассмотреть.

Пока выбираешь направление?

Исследуй вакансии с ИИ, сравни задачи и попробуй работу до выбора следующего курса.

Новый курс: выбор направления с ИИ ↗

23 программы

Нейросети · 8 отдельных курсов

Python → первая модель → специализация → улучшение модели. Проходить все восемь подряд не обязательно.

Первый шаг в нейросетях

Темы и материалы всех 8 курсов ↗
Помочь с выбором: 3 вопроса ↗
02 / Поможем выбрать

С чего начнём?

Три вопроса — и несколько подходящих маршрутов с объяснением выбора. Без регистрации, можно поменять любой ответ.

1 Что хочется создать?

2 Какой опыт в этой теме?

Оцени опыт в выбранной теме. Требования и короткая проверка готовности будут в плане.

3 Сколько времени есть?

Вместе со встречами и самостоятельной работой. Точный график согласуем до старта.

Можно начать без готовой идеи. AI Навигатор поможет попробовать несколько направлений.
03 / Примеры

Посмотри, как это работает

Проекты наставника и учебные демо. Авторство, исходники и ограничения указаны внутри каждого примера.

Приложения, игры и 3D8 проектов · реальные кадры, демо и исходники
Основа практики

Не теория в вакууме.
Реальные примеры.

Открытые проекты Алексея Сафонова и адаптации с указанием авторства. Нажми на изображение, чтобы рассмотреть его. Экспериментальные и учебные работы не выдаются за коммерческие заказы.

◎ AGENTS / GAME

Agent Arena

Игровые боты сражаются через HTTP API. Настоящий интерактивный бой, CI-тесты и исправленная мобильная вёрстка.

Исходники и режимы ↗

Playwright-снимок реального локального боя встроенных демоботов.

✳ 2D GAME / GODOT

Garder — The Last Garden

Волны врагов, ловушки, перемещение, атака, очки и здоровье дерева. Собственный небольшой игровой прототип с тестами.

Исходники и тесты ↗

Скриншот снят с настоящего запуска Godot, не AI-иллюстрация.

▣ 3D GAME / C#

Пробуждение

Город с камерой от третьего лица, персонажи, диалоги и смена дня и ночи. Три кадра обновлённого alpha-прототипа — нажми, чтобы рассмотреть.

Исходники этой сборки ↗

Реальный кадр alpha-прототипа из ветки разработки: город и герой, C# / OpenGL.

◈ 3D / ARCHITECTURE

Виртуальная вилла

Интерактивный 3D-тур, освещение, материалы и визуализация с Blender и Three.js.

Открыть проект ↗

Скриншот опубликованного архитектурного портфолио.

◈ 3D / THREE.JS

Athenaion — античный мир

Девять ракурсов процедурного города, RU/EN и 3D по кнопке. Разбираем управление камерой, загрузку сцены и лёгкий режим.

Открыть галерею и 3D ↗Разобрать в Design Lab →

Скриншот нашей галереи. Мир и исходный рендер — Leon Lin, MIT; галерея и управление — Architectural AI Lab.

◈ 3D / SCROLL STORY

От плана к пространству

Прокрутка поднимает стены, расставляет мебель, проявляет материалы и включает свет. Этапы можно выбирать кнопками и ползунком.

Открыть интерактив ↗Изучить сцену в Design Lab →Устройство и исходники ↗

На карточке — нарисованная схема. Внутри — работающая процедурная 3D-сцена AI PATH, учебный концепт.

▶ VIDEO / AI

RustClip Studio

Локальная студия роликов: сцены, озвучка, субтитры и экспорт видео.

Посмотреть проект ↗

Кадр деморолика проекта, не скриншот интерфейса студии.

⌘ PYTHON / QA

Интерактивный тренажёр

Уроки по Python, практические задания, тестирование и первые учебные проекты.

Попробовать ↗

Скриншот работающего учебного интерфейса.

Комиксы, книги и предметный дизайнИстории, публикация и процесс создания LUMA 01
Комиксы / Визуальные истории

Свои герои.
Своя история.

Примеры из авторского проекта «Живут в папках» про Иня и Янку: две обложки и страница готового черновика. Нажми на изображение, чтобы рассмотреть его.

На программе создаём собственную историю: придумываем персонажей, пишем диалоги, собираем раскадровку, проверяем постоянство героев и оформляем страницы. ИИ помогает с визуализацией; сюжетные решения остаются за автором.

✎ КОМИКС / ИНЬ И ЯНКА

Выпуск 2 · Лист на ветру

Ветер унёс рисунок Янки. Инь хочет помочь — и героям нужен общий план.

Научишься: связывать название, героев и обложку с сюжетом.
✎ КОМИКС / ИНЬ И ЯНКА

Выпуск 3 · Записка на крыльях

Инь хочет пригласить Янку посмотреть на звёзды. Бумажный самолётик проходит испытания.

Научишься: сохранять узнаваемость персонажей между выпусками.
✎ КОМИКС / ИНЬ И ЯНКА

Страница комикса · Доставлено

Готовая страница с последовательностью кадров и репликами. Записка дошла; ответ Янки остаётся открытым.

Научишься: выстраивать кадры, диалоги и открытый финал.

Мир и персонажи — Юра. Продолжения созданы с помощью ИИ как черновики для авторской проверки. Представлены материалы авторского семейного проекта. Эти примеры показывают процесс создания комикса.

Читать выпуски целиком ↗
Книга / ИИ / Amazon KDP

Твоя идея.
Твоя книга.

Помогу пройти путь от замысла и первых глав до оформления книги и подачи на Amazon KDP.

От «хочу написать» — к готовым файлам

Для первой книги, короткого практического руководства или истории. ИИ помогает со структурой, черновиками и вариантами оформления, а ты принимаешь авторские решения и проверяешь результат.

  1. История и рукописьОпределим читателя, соберём план, напишем и отредактируем текст.
  2. Обложка и оформлениеПодготовим обложку и один формат: EPUB для электронной книги или PDF для печати.
  3. Подготовка к публикацииОписание, ключевые слова, категории и предпросмотр. Помогу с подачей через твой аккаунт KDP.

До старта выберем язык и формат. Для Amazon нужен поддерживаемый KDP язык, например английский. Русского сейчас нет в официальном списке; для русскоязычной версии обсудим другой канал. Перевод проверяет человек, владеющий языком. Также проверим возможность публикации через твой аккаунт.

При подаче укажем AI-generated текст, изображения и переводы по правилам KDP. Редактура собственного текста с помощью ИИ относится к AI-assisted и не требует такого раскрытия. Решение и сроки публикации определяет Amazon; продажи не входят в обещанный результат программы.

Мебель / Предметный дизайн

Придумай предмет.
Покажи его в 3D.

Пример из нашего портфолио — кресло LUMA 01. Три ракурса одной модели: можно проверить, как сохраняются форма и детали.

От идеи кресла, стола или другого простого предмета — к собственной цифровой модели и визуальной презентации. Разбираем форму, пропорции, материалы, свет и работу с ИИ. На примере LUMA 01 доступны также оборот камеры и геометрия GLB/OBJ.

▤ МЕБЕЛЬ / ПРЕДМЕТНЫЙ 3D

LUMA 01 · общий вид

Концептуальное кресло с деревянным каркасом и светлой обивкой. Это рендер единой процедурной сцены.

Научишься: собирать форму предмета, выбирать материалы и свет.
▤ МЕБЕЛЬ / ПРЕДМЕТНЫЙ 3D

LUMA 01 · вид спереди

То же кресло с фронтальной камеры: сравниваем пропорции, симметрию и детали.

Научишься: проверять пропорции и постоянство модели между ракурсами.
▤ МЕБЕЛЬ / ПРЕДМЕТНЫЙ 3D

LUMA 01 · профиль

Боковой ракурс той же модели показывает силуэт, наклон спинки и связь частей.

Научишься: презентовать предмет со всех сторон и находить несостыковки.

LUMA 01 — учебный предметный концепт, созданный с помощью кода и ИИ. Это цифровая модель и визуализация. Конструкция и эргономика требуют отдельной проверки; производственные чертежи и изготовление в программу не входят.

Все ракурсы, анимация и 3D-модель ↗
Лаборатория интерактивного дизайнаSVG, слои, 3D и четыре примера для разбора
Design Lab / сайты, образы и интерактив

Форма. Движение.
Живой интерфейс.

Учебные примеры для программы Design Lab. Разбираем визуальный стиль, SVG, 3D и состояние интерфейса — затем собираем один собственный интерактивный сайт ученика.

Попробуй здесь · без установки и 3D

Как картинка становится интерактивной

Нажимай шаги по порядку. Исходник остаётся для сравнения, а справа меняется результат. Это подготовленная иллюстрация из пяти SVG-слоёв: мы показываем её устройство и пересборку.

ДО / Исходник · Закат
Исходная композиция: закат, солнце, горы, вода и растения
01 / Та же композиция

Исходник: пять подготовленных SVG-слоёв собраны в одну картинку. Пока ничего не изменено.

5 из 5 слоёв · палитра «Закат» · исходное изображение
Серебристый концепт-кар VESPER в тёмной студии — авторский AI-рендер01 / AUTOMOTIVE
ART DIRECTION / WEB

VESPER 01

Чему учимся: Композиция первого экрана, адаптация и переключение визуальных вариантов.

Автомобильная презентация с четырьмя световыми этюдами, просмотром деталей и сохранением выбранного варианта.

Процесс: AI-рендер → цветокоррекция → кадрирование детали. Исходник и результат показаны рядом.

Вымышленный автомобиль, AI-изображение. Световые варианты — художественная цветокоррекция.

Quiet Hours: кадр работающей 3D-сцены храма, сада и красной луны02 / ATMOSPHERE
THREE.JS / INTERACTION

Quiet Hours

Чему учимся: Камера, свет, запуск 3D, облегчённый режим и восстановление после ошибки.

Ночной сад с храмом, дождём и красной луной. 2D-иллюстрация реагирует на управление сразу, а 3D-сцену можно запустить по желанию.

Процесс: Иллюстрация → свет и дождь → новый кадр. 2D работает сразу; 3D включается отдельно.

Сцена адаптирована из ThreeUI Community, MIT. Интерфейс и управление — наша работа. На карточке — кадр работающей 3D-сцены.

Оригинальная SVG-композиция Layer Lab: солнце, горы, вода и растения03 / EXPLAINER
SVG / CSS 3D / EXPORT

Layer Lab

Чему учимся: Слои SVG, параллакс, палитры и экспорт результата.

Разбор иллюстрации на пять слоёв: разнесение, изоляция, параллакс, три палитры и экспорт видимых слоёв в SVG.

Процесс: Целая иллюстрация → отдельные слои → новая палитра и состав. Итог можно скачать в SVG.

Работает с подготовленной авторской иллюстрацией. Автоматического разделения загруженных фотографий нет.

Room Control: кадр работающей 3D-сцены с диваном, столом и светильниками04 / SMART HOME
THREE.JS / UI / STATE

Room Control

Чему учимся: Связь кнопок с состоянием, сценарии и сохранение настроек.

Изометрическая 3D-комната: свет, яркость, климат и четыре сценария. Настройки сохраняются в браузере и выгружаются в JSON.

Процесс: Всё выключено → вечерний сценарий → свой свет. Меняются схема комнаты и расчётная мощность.

На карточке — кадр работающей 3D-сцены. В демо есть 2D и 3D. Реальные устройства не подключены; мощность расчётная.

6 недель · 6 встреч · можно с нуля

Твой сайт. Твоя идея. Работающие кнопки.

На выходе — один собственный проект с 2–3 сценариями, мобильной версией, исходниками и ссылкой на демо. Выбираем посильный вариант: презентацию, интерактивное объяснение или простую 3D-сцену.

Нужен компьютер с современным браузером. Сложность, темп и возможные расходы на AI-сервисы согласуем до старта. Все демо в этом разделе — учебные примеры наставника.

  1. Идея и задачаДля кого сайт и что на нём можно сделать.
  2. Первый экранКомпозиция, изображения и адаптация на примере VESPER.
  3. Слои и движениеSVG, палитры и интеракция на примере Layer Lab.
  4. Объём и светКамера, качество и запуск сцены на примере Quiet Hours.
  5. УправлениеСостояние, сценарии и сохранение на примере Room Control.
  6. Проверка и публикацияТелефон, ошибки загрузки, GitHub и оформление своего кейса.
04 / Формат

Учимся через действие

ШАГ 01

Знакомство и диагностика

Обсудим интересы, уровень, цели и устройство компьютера. Выберем посильную первую задачу.

ШАГ 02

Встреча + практика

Разбираем инструменты, делаем небольшой шаг в проекте, ищем ошибки и учимся объяснять решения своими словами.

ШАГ 03

Проект и следующий путь

Собираем демонстрацию, выкладываем учебный результат на GitHub и определяем, что изучать дальше.

Алексей Сафонов — автор AI PATH и наставник
Автор школы

Алексей Сафонов

Автор AI PATH, QA-инженер и ментор по применению ИИ. Помогаю создавать сайты, приложения и учебные проекты — от первой идеи до работающего результата, который можно проверить и показать.

Проекты и опыт на GitHub ↗

Начнём с твоей идеи

Разберём, что тебе интересно, выберем посильную задачу и определим, как проверить результат. Можно задавать базовые вопросы и разбираться в своём темпе.

Познакомиться на Solvery ↗

В профиле — отзывы и заявка на бесплатное 15-минутное знакомство. Полную программу обсудим отдельно.

Сертификаты по нейронным сетям

Обучение Алексея Сафонова в Университете искусственного интеллекта. Нажми на документ, чтобы рассмотреть его, или открой оригинал в PDF.

Data Science и нейронные сети

Интенсив ·

Компьютерное зрение, обработка текстов и прогнозирование временных рядов.

Открыть PDF ↗

Data Science и компьютерное зрение

Интенсив ·

Python, свёрточные сети и сегментация изображений.

Открыть PDF ↗

Диплом и благодарность

Образование и вклад в учебные материалы.

Благодарность Университета ИИ

Университет искусственного интеллекта

За инициативу, новые идеи и участие в разработке образовательных материалов.

Открыть PDF ↗

Диплом о высшем образовании

Владимирский государственный университет · 2010 год

Квалификация — «Информатик-экономист». Специальность — «Прикладная информатика в экономике».

Открыть фото ↗
Попробуй: найти ошибку и проверить исправление

Подготовленный учебный пример. Мы специально оставили ошибку в первой версии, чтобы показать процесс проверки. Можно повторить каждый шаг и сравнить результат.

Можно начать совсем без опыта?

Да, у нас есть программы с нуля. Для нейросетей полезны основы Python, а для грантов и исследовательских презентаций нужен собственный проект. Подбор покажет подходящую точку старта и требования.

Что делать, если нравится сразу несколько направлений?

В AI Навигаторе попробуешь две работы, а на курсе выбора направления с ИИ исследуешь вакансии и выполнишь короткие пробы. Сравни варианты после подбора и обсуди выбор с наставником.

Нужно сразу оплачивать все AI-сервисы?

Сначала определим задачу и набор инструментов. Доступность сервисов, возможности компьютера и возможные дополнительные расходы проверим до начала работы.

Почему время в неделю не меняет срок автоматически?

4–16 недель — базовые планы программ. Выбранные часы показывают, сколько времени у тебя есть вместе со встречами и практикой. На знакомстве уточним объём проекта и реалистичный график под твою подготовку.

Родителям: какой первый проект выбратьТри возможных результата и этапы работы с ребёнком
Материалы для развития проектаВайбкодинг, нейросети, хакатоны и исследовательские заявки
Новое направление · 15-я программа

Вайбкодинг → свой продукт

За 16 недель пройдём путь от идеи и GitHub до рабочего MVP. Разберём CodeRabbit, Qodo, Codex Review, CI/CD и Lighthouse, работу через телефон и IDE, поиск ниши, SEO/SMM, клиентов, CRM и воронку продаж.

16 недельGit + AI ReviewSEO / SMMCRM и воронкаГранты и хакатоны

Результат — учебный MVP и проверяемые артефакты, а не обещание клиентов, дохода, гранта или инвестиций. В учебную CRM нельзя вносить реальные контакты.

Научная и ML-практика

24 работы по нейросетям

В учебном архиве — 66 ноутбуков Jupyter. Из него отобраны 24 работы по пяти темам — это настоящие файлы, которые можно открыть на GitHub.

Все 8 курсов по нейросетям и каталог 66 ноутбуков →

Фото, тексты или звук — с чего начнём?

Сравни шесть учебных задач: наглядная схема покажет, как устроена модель, какие данные ей нужны и что получится в конце.

Выбрать задачу и разобрать схему →
24работы в подборке
66ноутбуков в архиве
05направлений ML / Deep Learning
Новый воспроизводимый пример: MLP на NumPy с отдельным test-набором ↗Этот ноутбук дополнительно проверяется GitHub Actions и не входит в 24 исторические работы.
Показано 6 из 24
Весь архив на GitHub ↗

Учебные работы из архива: зависимости, данные и результаты отдельных экспериментов могут быть устаревшими. Метрики из названий файлов не проверены повторно. Выбираем один ноутбук, разбираем код, запускаем проверки и публикуем собственное объяснение, а не обещаем пройти все 24 сразу.

Новые возможности

Хакатоны и гранты

Два дополнительных направления для тех, кто хочет не только учиться, но и представлять собственные проекты экспертам.

⚑ ПРОЕКТНЫЕ СОРЕВНОВАНИЯ

Hackathon Lab

Выбираем тему, работаем в GitHub, создаём прототип, проверяем его, оформляем демовидео и питч. Перед подачей сверяемся с правилами конкретного хакатона.

На выходе: прототип · видео · README · питч
◇ ИССЛЕДОВАНИЯ И ФИНАНСИРОВАНИЕ

Grant Lab

Оформляем problem statement, проверяем исследования и критерии отбора, готовим one-pager, бюджет, этапы, доказательства и материалы для экспертов.

На выходе: one-pager · план · бюджет · evidence pack

Приведены примеры конкурсных разработок, подготовленных документов и заявок на рассмотрении, а не доказательства побед или полученных грантов. Участие, допуск и финансирование зависят от требований организаторов. Для новичка сначала рекомендуется базовая программа.

Научное портфолио и внешняя экспертиза

Проект для OpenAI, Anthropic
и исследовательского сообщества

Путь начинается не с массовой рассылки, а с результатов: воспроизводимый эксперимент, тесты, baseline, честные ограничения, короткий memo на английском и релевантный канал.

НАУЧНЫЙ ПАКЕТОдна гипотеза — проверяемое доказательство

Проблема, тесты, методика, результаты, limitations, демо, GitHub.

НАВЫКОформление и защита результата

Умение объяснить работу внешнему эксперту и ответить на критические вопросы.

OPENAI

Researcher Access

Субсидированные API-кредиты (до $1 000) для квалифицирующихся исследований. Требуются подходящая исследовательская аффилиация и нахождение в стране, поддерживаемой OpenAI API. Это не универсальная форма приёма проектов; ограничения страны необходимо проверить до подачи.

Проверить официальный маршрут ↗
ANTHROPIC

AI Safety Fellows

Четырёхмесячная очная или удалённая fellowship-программа по AI safety. По опубликованным условиям участие требует права на полную занятость и нахождения в США, Великобритании или Канаде; визовую поддержку для fellows не предоставляют. Проверяй право на работу до заявки.

Изучить условия fellowship ↗
GOOGLE DEEPMIND

Student Researcher

Исследовательская стажировка для тех, кто уже учится на бакалавриате, магистратуре или PhD. Требуется действующее зачисление и очная работа; не универсальная подача стартап-идеи.

Официальные требования ↗
HUGGING FACE

Spaces и открытые демо

Можно самостоятельно представить ML-прототип и исходники для оценки сообществом. Условия хостинга зависят от выбранной технологии. Публикация не означает партнёрства с лабораторией.

Как опубликовать демо ↗

Доступ к API, fellowship, студенческая стажировка и публичное демо — разные типы возможностей, с разными ограничениями по стране, аффилиации и праву на работу. Не обещаем доступ в ведущие лаборатории, положительный ответ, оплату или грант. Проверяем актуальные требования, права на код и данные. Отправка возможна только после согласования с владельцем проекта и по официальному каналу.

Готов пробовать?

Начни с одного небольшого проекта.

Выбери интересный результат, посмотри свой план и обсуди первый шаг с наставником. Если пока сомневаешься — начни с трёх вопросов.

Подобрать программу ↗
Ссылка скопирована